基于预警链和MKV选样的财务风险预警研究及CHAID决策树应用

基于预警链和MKV选样的财务风险预警研究及CHAID决策树应用

论文摘要

本文首先以1998-2008年我国A股主板上市公司14042份财务年报数据为基础,对财务风险情况进行了全面的统计分析,探讨了国内上市公司财务风险的主要表现,发现净利润和每股净资产是界定财务风险情况的主要指标。针对上市公司财务变化过程设计了财务演化图,直观地展示上市公司历年财务状况及财务风险变化过程,并在此基础上结合ST制度提出了预警链,全面展示了上市公司各阶段财务状况及其风险变化的上下游关系,且结合历史资料统计了预警链每一环节的情况。在训练样本抽取阶段,采用MKV选样法在722家上市公司1998-2008年年报中选取了393例风险样本和393例配对正常样本进行预警建模,总样本达786例,全面地利用了风险样本信息。在指标体系设计阶段,采用了U检验和因子分析法,阐述了指标体系设计过程。在预警建模阶段,用Logistic回归模型、Fisher判别模型及CHAID决策树模型进行了综合预警分析和比较,结果表明CHAID模型具有良好的预警效果,平均准确率和检出率达到73.7%。并进一步提出了单一型、保守型、风险型预警策略,极大地提高检出率和准确率,为预警链各个环节的预警模型建立提供了示例,最后运用各种预警策略对2010年上市公司的财务风险进行了预测预警。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 目录
  • 1 绪论
  • 1.1 研究目的及意义
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.3 技术路线
  • 1.4 研究成果及创新
  • 1.5 本文结构及研究思路
  • 2 上市公司财务风险及预警链概述
  • 2.1 财务风险预警的一般过程
  • 2.2 风险定义和分类
  • 2.3 财务危机的表现与过程
  • 2.4 财务风险预警定义及原理
  • 2.5 财务风险预警链概述
  • 3 国内上市公司财务风险预警链研究
  • 3.1 财务演化图
  • 3.2 财务风险的主要构成统计分析
  • 3.3 国内上市公司财务风险预警链分析
  • 3.4 未来财务形势的财务链图表示
  • 4 预警样本选取和指标体系设计
  • 4.1 预警模型建立初步工作流程
  • 4.2 预警样本选取原则
  • 4.3 MKV样本选取法
  • 4.4 指标体系的构建原则
  • 4.5 因子分析精简指标
  • 5 财务风险预警模型及预警实证
  • 5.1 财务风险预警流程
  • 5.2 Logistic模型预警
  • 5.3 Fisher判别分析模型
  • 5.4 基于CHAID算法的决策树预警
  • 5.5 预警模型的综合运用策略
  • 5.6 上市公司2010年财务风险预测预警
  • 6 结论与展望
  • 6.1 研究结论
  • 6.2 展望与不足
  • 参考文献
  • 附录
  • 附表1 MKV训练样本
  • 附表2 财务指标U检验结果
  • 附表3 指标计算公式
  • 附表4 Varimax法旋转后因子载荷矩阵
  • 附表5 因子得分系数矩阵
  • 附表6 2010年上市公司财务风险预警结果
  • 在学期间发表论文清单
  • 尾注
  • 后记
  • 相关论文文献

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